This paper introduces ICET, a new a

This paper introduces ICET, a new algorithm for cost-sensitive classification. ICET
uses a genetic algorithm to evolve a population of biases for a decision tree induction algorithm.
The fitness function of the genetic algorithm is the average cost of classification
when using the decision tree, including both the costs of tests (features, measurements) and
the costs of classification errors.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้แนะนำ ICET อัลกอริทึมใหม่สำหรับประเภทต้นทุนความ ICETใช้ขั้นตอนวิธีพันธุกรรมเพื่อพัฒนาประชากรยอมสำหรับอัลกอริทึมการเหนี่ยวนำของต้นไม้ตัดสินใจฟังก์ชั่นฟิตเนสของอัลกอริทึมทางพันธุกรรมคือ ต้นทุนเฉลี่ยของการจัดประเภทเมื่อใช้ต้นไม้การตัดสินใจ รวมทั้งต้นทุนของการทดสอบ (ลักษณะการทำงาน วัด) และต้นทุนของการจัดประเภทข้อผิดพลาด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษนี้จะแนะนำ ICET, ขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ใหม่สำหรับค่าใช้จ่ายที่มีความอ่อนไหว ICET
ใช้วิธีทางพันธุกรรมที่จะพัฒนาประชากรอคติสำหรับขั้นตอนวิธีการเหนี่ยวนำการตัดสินใจต้นไม้.
ฟังก์ชั่นการออกกำลังกายของขั้นตอนวิธีพันธุกรรมเป็นค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของการจำแนกเมื่อใช้ต้นไม้ตัดสินใจรวมทั้งค่าใช้จ่ายทั้งในส่วนของการทดสอบ (คุณสมบัติการวัด) และ ค่าใช้จ่ายในการจัดหมวดหมู่ของข้อผิดพลาด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษนี้จะแนะนำเกี่ยวกับ icet , ขั้นตอนวิธีใหม่สำหรับค่าใช้จ่ายหมวดหมู่ที่ละเอียดอ่อน icet
ใช้ขั้นตอนวิธีพันธุกรรมเพื่อพัฒนาประชากรอคติสำหรับการตัดสินใจแบบต้นไม้อัลกอริทึม
ฟิตฟังก์ชันของขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมเป็นค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของการจำแนก
เมื่อใช้แผนภาพการตัดสินใจแบบต้นไม้ รวมทั้งค่าใช้จ่ายของการทดสอบ ( คุณสมบัติการวัด ) และ
ต้นทุนของการผิดพลาด